【Python-openCV】画像を平滑化（Blur）処理する方法！処理内容の解説まで

このページではPython-openCVを使って以下の画像のように、指定した画像を平滑化処理する方法をご紹介していきます。

平滑化と言われると何のことかわかりにくいと思いますが、要はぼかし処理ですね。

ただ単に処理方法を解説するだけではなく、処理の中で各ピクセルのRGB値がどのように変化しているのか、という点まで確認していこうと思います。

それではさっそくやっていきましょう。

※今回はPython上でOpenCVというライブラリを使用していきます。

インストールしていない人は、まずはインストール作業から始めましょう。

★Pythonのインストール方法以下から！

Pythonプログラミングの始め方！インストール方法から実行まで！

★openCVのインストール方法以下から！

【Python-OpenCV】インストール方法、バージョン確認、使用時の注意点

画像を平滑化(blur)処理する方法
blur処理の内容を確認してみる
おわりに

画像を平滑化(blur)処理する方法

それではさっそくですが、以下が冒頭に紹介したような処理を実行してくれるサンプルコードです。

※処理したい画像がプログラム実行フォルダにsample.jpgという名前で保存されていることを前提に書いています。

import cv2
file_name='sample.jpg'
blur_size=(30,30)
img=cv2.imread(file_name,cv2.IMREAD_COLOR)
img=cv2.blur(img,blur_size)
cv2.imwrite('sample2.jpg',img)

こいつを実行すると、以下のベース画像（sample.jpg）が

こんな感じで出力されます。(sample2.jpg)

基本的には先ほどのコードのblur_sizeが画像のぼかし度を決めている部分になります。

この値を大きくするほどぼかし度が大きくなります。

blur処理の内容を確認してみる

次は先ほど実行した平滑化処理ではどのようなことが行われているのかを確認してみましょう。

それを確認するコードは以下の通りです。

import cv2
file_name='sample.jpg'
blur_size=(3,3)
img=cv2.imread(file_name,cv2.IMREAD_COLOR)

file=open('sample.txt','w')
for i in range(10):
    for j in range(10):
        file.write(str(img[i,j,0])+' ')
    file.write('\n')
file.close()

img=cv2.blur(img,blur_size)
file=open('sample2.txt','w')
for i in range(10):
    for j in range(10):
        file.write(str(img[i,j,0])+' ')
    file.write('\n')
file.close()

このコードでなにをやっているかと言うと、適当なサンプル画像の左上の縦横１０ピクセル分のB値（RGBの青の度合い）を平滑化処理前後で出力しているだけです。

※先ほどのコードと違い、(3×3)ピクセルで平滑化処理をしています。

この処理を実行すると以下の２つのテキストファイルが出力されています。

（左が平滑化前のデータ、右が平滑化後のデータです。）